Rofo 2022; 194(S 01): S4
DOI: 10.1055/s-0042-1749763
Abstract
Vortrag (Wissenschaft)
Bildverarbeitung/ IT/ Software

Linear Multi-scale Modeling von diffusionsgewichteter MRT-Bildgebung zur mikrostrukturellen Charakterisierung von Gewebe in vivo

Authors

  • B Wichtmann

    1   Universitätsklinikum Bonn, Klinik f. Diagn. u. Interv. Radiologie, Bonn

  • Q Fan

    2   A. A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Charlestown, MA, United States

  • T Witzel

    2   A. A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Charlestown, MA, United States

  • C Pieper

    3   Klinik für diagnostische und interventionelle Radiologie, Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Deutschland

  • U Attenberger

    3   Klinik für diagnostische und interventionelle Radiologie, Universitätsklinikum Bonn, Bonn, Deutschland

  • B Rosen

    2   A. A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Charlestown, MA, United States

  • L Wald

    4   A. A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology / Harvard-MIT Division of Health Sciences and Technology, Massachusetts General Hospital / Massachusetts Institute of Technology, Charlestown / Cambridge, MA, United States

  • S Huang

    4   A. A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology / Harvard-MIT Division of Health Sciences and Technology, Massachusetts General Hospital / Massachusetts Institute of Technology, Charlestown / Cambridge, MA, United States

  • A Nummenma

    2   A. A. Martinos Center for Biomedical Imaging, Department of Radiology, Massachusetts General Hospital, Charlestown, MA, United States
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Zielsetzung Evaluation von Linear Multi-scale Modeling (LMM), einem neuen DWI Modell zur umfassenden Beschreibung der Gewebemikrostruktur, inkl. Volumenfraktionen, Zellgröße und -orientierung. Durch Berücksichtigung von nicht-Gaußscher Diffusion soll die Spezifität für Diffusion in intra- und extrazellulären Wasserkompartimenten erhöht werden.

Material und Methoden Daten: Zur Validierung von LMM wurden Monte-Carlo-Diffusionssimulationen in synthetisch generierten Zellen unterschiedlicher Größe und Orientierung durchgeführt. Anschließend wurden multi-Shell-/multi-Diffusionszeit-DWI-Daten des Gehirns von 16 gesunden Probanden (39 ± 18 Jahre alt) an einem dedizierten 3T Scanner (max. Gradientenstärke 300mT/m, max. Slew-Rate 200T/m/s) akquiriert. Der max. b-Wert betrug 17.800s/mm^2. Datenanalyse: LMM beschreibt das DWI-Signal als lineare Kombination unterschiedlich großer nicht-Gaußscher und Gaußscher Diffusionskompartimente. Die errechneten Volumenfraktionen, Zell-/Faserorientierungen und -größen wurden mit den Simulationsdaten verglichen und zur Charakterisierung verschiedener Hirnregionen und ihrer Konnektivität genutzt.

Ergebnisse LMM-Ergebnisse stimmten mit den simulierten Zellorientierungen/-größen von 2-14µm überein. Gegenüber einem rein Gaußschen-Modell konnte LMM deutliche Unterschiede im Diffusionsverhalten verschiedener anatomischer Hirnregionen erfassen und diese damit differenzieren: ~70% nicht-Gaußsche Diffusion in dicht gepackten, myelinisierten Nervenfasern der weißen Substanz, ~70% Gaußsche, gehinderte Diffusion im Kortex, freie Diffusion im Ventrikel. LMM erlaubte eine größenspezifische Traktographie von Projektions-, Kommissural- und Assoziationsfasern. Gruppengemittelte Axondurchmesserkarten zeigten bekannte relative Axongrößenunterschiede mit z.B. 0,5-1µm größeren Axonen im kortikospinalen Trakt im Vergleich zum Umgebungsgewebe.

Schlußfolgerungen Die Berücksichtigung nicht-Gaußscher Diffusion im LMM Modell ermöglicht eine detaillierte Charakterisierung der Gewebemikrostruktur zur Entwicklung von Gewebesignaturen.



Publication History

Article published online:
29 August 2022

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